Kubernetes并發控制與數據一致性的實現原理

在大型分布式系統中，定會存在大量并發寫入的場景。在這種場景下如何進行更好的并發控制，即在多個任務同時存取數據時保證數據的一致性，成為分布式系統必須解決的問題。
悲觀并發控制和樂觀并發控制是并發控制中采用的主要技術手段，對于不同的業務場景，應該選擇不同的控制方法。
悲觀鎖
悲觀并發控制（又名“悲觀鎖”，Pessimistic Concurrency Control，縮寫“PCC”）是一種并發控制的方法。它可以阻止一個事務以影響其他用戶的方式來修改數據。如果一個事務執行的操作讀某行數據應用了鎖，那只有當這個事務把鎖釋放，其他事務才能夠執行與該鎖沖突的操作。
在悲觀鎖的場景下，假設用戶A和B要修改同一個文件，A在鎖定文件并且修改的過程中，B是無法修改這個文件的，只有等到A修改完成，并且釋放鎖以后，B才可以獲取鎖，然后修改文件。由此可以看出，悲觀鎖對并發的控制持悲觀態度，它在進行任何修改前，首先會為其加鎖，確保整個修改過程中不會出現沖突，從而有效的保證數據一致性。但這樣的機制同時降低了系統的并發性，尤其是兩個同時修改的對象本身不存在沖突的情況。同時也可能在競爭鎖的時候出現死鎖，所以現在很多的系統例如Kubernetes采用了樂觀并發的控制方法。
樂觀鎖
樂觀并發控制（又名“樂觀鎖”，Optimistic Concurrency Control，縮寫“OCC”）是一種并發控制的方法。它假設多用戶并發的事務在處理時不會彼此影響，各事務能夠在不請求鎖的情況下處理各自的數據。在提交數據更新之前，每個事務會先檢查在該事務讀取數據后，有沒有其他事務又修改了該數據。如果其他事務有更新的話，正在提交的事務會進行回滾。
相對于悲觀鎖對鎖的提前控制，樂觀鎖相信請求之間出現沖突的概率是比較小的，在讀取及更改的過程中都是不加鎖的，只有在最后提交更新時才會檢測沖突，因此在高并發量的系統中占有絕對優勢。同樣假設用戶A和B要修改同一個文件，A和B會先將文件獲取到本地，然后進行修改。如果A已經修改好并且將數據提交，此時B再提交，服務器端會告知B文件已經被修改，返回沖突錯誤。此時沖突必須由B來解決，可以將文件重新獲取回來，再一次修改后提交。
樂觀鎖通常通過增加一個資源版本字段，來判斷請求是否沖突。初始化時指定一個版本值，每次讀取數據時將版本號一同讀出，每次更新數據，同時也對版本號進行更新。當服務器端收到數據時，將數據中的版本號與服務器端的做對比，如果不一致，則說明數據已經被修改，返回沖突錯誤。
Kubernetes中的并發控制
在Kubernetes集群中，外部用戶及內部組件頻繁的數據更新操作，導致系統的數據并發讀寫量非常大。假設采用悲觀并行的控制方法，將嚴重損耗集群性能，因此Kubernetes采用樂觀并行的控制方法。Kubernetes通過定義資源版本字段實現了樂觀并發控制，資源版本(ResourceVersion)字段包含在Kubernetes對象的元數據(Metadata)中。這個字符串格式的字段標識了對象的內部版本號，其取值來自etcd的modifiedindex，且當對象被修改時，該字段將隨之被修改。值得注意的是該字段由服務端維護，不建議在客戶端進行修改。
type ObjectMeta struct {
......
// An opaque value that represents the internal version of this object that can
// be used by clients to determine when objects have changed. May be used for optimistic
// concurrency, change detection, and the watch operation on a resource or set of resources.
// Clients must treat these values as opaque and passed unmodified back to the server.
// They may only be valid for a particular resource or set of resources.
//
// Populated by the system.
// Read-only.
// Value must be treated as opaque by clients and .
// More info: https://git.k8s.io/community/contributors/devel/api-conventions.md#concurrency-control-and-consistency
// +optional
ResourceVersion string
......
}
Kube-Apiserver可以通過該字段判斷對象是否已經被修改。當包含ResourceVersion的更新請求到達Apiserver，服務器端將對比請求數據與服務器中數據的資源版本號，如果不一致，則表明在本次更新提交時，服務端對象已被修改，此時Apiserver將返回沖突錯誤(409)，客戶端需重新獲取服務端數據，重新修改后再次提交到服務器端。上述并行控制方法可防止如下的data race：
Client #1: GET Foo
Client #2: GET Foo
Client #1: Set Foo.Bar = "one"
Client #1: PUT Foo
Client #2: Set Foo.Baz = "two"
Client #2: PUT Foo
當未采用并發控制時，假設發生如上請求序列，兩個客戶端同時從服務端獲取同一對象Foo(含有Bar、Baz兩個字段)，Client#1先將Bar字段置成one，其后Client#2對Baz字段賦值的更新請求到服務端時，將覆蓋Client#1對Bar的修改。反之在對象中添加資源版本字段，同樣的請求序列將如下：
Client #1: GET Foo //初始Foo.ResourceVersion=1
Client #2: GET Foo //初始Foo.ResourceVersion=1
Client #1: Set Foo.Bar = "one"
Client #1: PUT Foo //更新Foo.ResourceVersion=2
Client #2: Set Foo.Baz = "two"
Client #2: PUT Foo //返回409沖突
Client#1更新對象后資源版本號將改變，Client#2在更新提交時將返回沖突錯誤(409)，此時Client#2必須在本地重新獲取數據，更新后再提交到服務端。
假設更新請求的對象中未設置ResourceVersion值，Kubernetes將會根據硬改寫策略(可配置)決定是否進行硬更新。如果配置為可硬改寫，則數據將直接更新并存入Etcd，反之則返回錯誤，提示用戶必須指定ResourceVersion。
Kubernetes中的Update和Patch
Kubernetes實現了Update和Patch兩個對象更新的方法，兩者提供不同的更新操作方式，但沖突判斷機制是相同的。
Update
對于Update，客戶端更新請求中包含的是整個obj對象，服務器端將對比該請求中的obj對象和服務器端最新obj對象的ResourceVersion值。如果相等，則表明未發生沖突，將成功更新整個對象。反之若不相等則返回409沖突錯誤，Kube-Apiserver中沖突判斷的代碼片段如下。
e.Storage.GuaranteedUpdate(ctx, key...) (runtime.Object, *uint64, error) {
// If AllowUnconditionalUpdate() is true and the object specified by
// the user does not have a resource version, then we populate it with
// the latest version. Else, we check that the version specified by
// the user matches the version of latest storage object.
resourceVersion, err := e.Storage.Versioner().ObjectResourceVersion(obj)
if err != nil {
return nil, nil, err
}
version, err := e.Storage.Versioner().ObjectResourceVersion(existing)
doUnconditionalUpdate := resourceVersion == 0 && e.UpdateStrategy.AllowUnconditionalUpdate()
if doUnconditionalUpdate {
// Update the object's resource version to match the latest
// storage object's resource version.
err = e.Storage.Versioner().UpdateObject(obj, res.ResourceVersion)
if err != nil {
return nil, nil, err
}
} else {
// Check if the object's resource version matches the latest
// resource version.
......
if resourceVersion != version {
return nil, nil, kubeerr.NewConflict(qualifiedResource, name, fmt.Errorf(OptimisticLockErrorMsg))
}
}
......
return out, creating, nil
}
基本流程為：

1. 獲取當前更新請求中obj對象的ResourceVersion值，及服務器端最新obj對象(existing)的ResourceVersion值
2. 如果當前更新請求中obj對象的ResourceVersion值等于0，即客戶端未設置該值，則判斷是否要硬改寫(AllowUnconditionalUpdate)，如配置為硬改寫策略，將直接更新obj對象
3. 如果當前更新請求中obj對象的ResourceVersion值不等于0，則判斷兩個ResourceVersion值是否一致，不一致返回沖突錯誤(OptimisticLockErrorMsg)
   Patch
   相比Update請求包含整個obj對象，Patch請求實現了更細粒度的對象更新操作，其請求中只包含需要更新的字段。例如要更新pod中container的鏡像，可使用如下命令：
   kubectl patch pod my-pod -p '{"spec":{"containers":[{"name":"my-container","image":"new-image"}]}}'
   服務器端只收到以上的patch信息，然后通過如下代碼將該patch更新到Etcd中。
   func (p *patcher) patchResource(ctx context.Context) (runtime.Object, error) {
   p.namespace = request.NamespaceValue(ctx)
   switch p.patchType {
   case types.JSONPatchType, types.MergePatchType:
   p.mechanism = &jsonPatcher{patcher: p}
   case types.StrategicMergePatchType:
   schemaReferenceObj, err := p.unsafeConvertor.ConvertToVersion(p.restPatcher.New(), p.kind.GroupVersion())
   if err != nil {
   return nil, err
   }
   p.mechanism = &smpPatcher{patcher: p, schemaReferenceObj: schemaReferenceObj}
   default:
   return nil, fmt.Errorf("%v: unimplemented patch type", p.patchType)
   }
   p.updatedObjectInfo = rest.DefaultUpdatedObjectInfo(nil, p.applyPatch, p.applyAdmission)
   return finishRequest(p.timeout, func() (runtime.Object, error) {
   updateObject, _, updateErr := p.restPatcher.Update(ctx, p.name, p.updatedObjectInfo, p.createValidation, p.updateValidation, false, p.options)
   return updateObject, updateErr
   })
   }
   基本流程為：
   1.首先判斷patch的類型，根據類型選擇相應的mechanism
   2.利用DefaultUpdatedObjectInfo方法將applyPatch(應用Patch的方法)添加到admission chain的頭部
   3.最終還是調用上述Update方法執行更新操作
   在步驟2中將applyPatch方法掛到admission chain的頭部，與admission行為相似，applyPatch方法會將patch應用到最新獲取的服務器端obj上，生成一個已更新的obj，再對該obj繼續執行admission chain中的Admit與Validate。最終調用的還是update方法，因此沖突檢測的機制與上述Update方法完全一致。
   相比Update，Patch的主要優勢在于客戶端不必提供全量的obj對象信息。客戶端只需以patch的方式提交要修改的字段信息，服務器端會將該patch數據應用到最新獲取的obj中。省略了Client端獲取、修改再提交全量obj的步驟，降低了數據被修改的風險，更大大減小了沖突概率。 由于Patch方法在傳輸效率及沖突概率上都占有絕對優勢，目前Kubernetes中幾乎所有更新操作都采用了Patch方法，我們在編寫代碼時也應該注意使用Patch方法。
   附：
   ResourceVersion字段在Kubernetes中除了用在上述并發控制機制外，還用在Kubernetes的list-watch機制中。Client端的list-watch分為兩個步驟，先list取回所有對象，再以增量的方式watch后續對象。Client端在list取回所有對象后，將會把最新對象的ResourceVersion作為下一步watch操作的起點參數，也即Kube-Apiserver以收到的ResourceVersion為起始點返回后續數據，保證了list-watch中數據的連續性與完整性。